В чем преимущества и недостатки применения белого шума в обработке временных рядов?

Преимущества применения белого шума в обработке временных рядов:

• Возможность построения моделей стационарных рядов. mse.msu.ru Белый шум можно рассматривать как внешний шок, не коррелирующий с прошлым. mse.msu.ru
• Понимание уровня объяснённой вариации. timeseriesreasoning.com Если ошибки модели представляют собой белый шум, это означает, что модель хорошо объяснила вариацию зависимой переменной, и больше информации извлечь нельзя. timeseriesreasoning.com
• Использование в качестве основы для других моделей. timeseriesreasoning.com Модель белого шума может служить ступенькой к другой важной модели в статистике — модели случайного блуждания. timeseriesreasoning.com

Некоторые недостатки, которые могут быть связаны с применением белого шума:

• Возможность принятия случайного блуждания за предсказуемый тренд. timeseriesreasoning.com Случайное блуждание — частный случай модели белого шума, и его легко принять за предсказуемый паттерн. timeseriesreasoning.com
• Необходимость тестирования данных. timeseriesreasoning.com Важно проверить, что данные действительно представляют собой белый шум, чтобы не тратить время на построение моделей, которые не содержат значимой информации. timeseriesreasoning.com